前言上一篇文章 云原生之旅-10）手把手教你安装JenkinsonKubernetes 我们介绍了在Kubernetes上安装Jenkins，本文介绍下如何设置k8spod作为Jenkins构建job的agent。Jenkinsmaster和agent均以pod的形式运行在 Kubernetes节点上。Master运行在其中一个节点上，其配置数据Jenkinshome使用存储卷挂载，masterpod重启不会导致数据丢失。agent运行在各个节点上，根据需求动态创建并自动释放。这样做的好处很多，比如高可用，高伸缩性，资源利用率高。关键词：JenkinsonKubernetes实践，Jenkin
作者：vivo互联网存储技术团队-QiuSidi在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、
作者：vivo互联网存储技术团队-QiuSidi在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、
?️URL:https://grafana.com/blog/2020/11/17/tracing-with-the-grafana-cloud-agent-and-grafana-tempo/✍Author:RobertFratto•17Nov2020?Description:Here'syourstarterguidetoconfiguringtheGrafanaAgenttocollecttracesandshipthemtoTempo,ournewdistributedtracingsystem.编者注：代码片段已于2021-06-23更新。早在3月份，我们介绍了GrafanaAgen
?️URL:https://grafana.com/blog/2020/11/17/tracing-with-the-grafana-cloud-agent-and-grafana-tempo/✍Author:RobertFratto•17Nov2020?Description:Here'syourstarterguidetoconfiguringtheGrafanaAgenttocollecttracesandshipthemtoTempo,ournewdistributedtracingsystem.编者注：代码片段已于2021-06-23更新。早在3月份，我们介绍了GrafanaAgen
Kustomize简介Kubernetes原生配置管理工具,它自定义引入了一种无需模板的方式来定制应用程序配置，从而简化了对现成应用程序的使用。目前，在kubectl中内置了，通过apply-k即可使用。Kustomize遍历Kubernetes清单以添加、删除或更新配置选项，而无需分叉。它既可以作为独立的二进制文件使用，也可以作为kubectl的原生特性使用。Kustomize优势?完全声明式的配置定制方法?原生构建进kubectl中?管理任意数量的独特定制的Kubernetes配置☸作为独立的二进制文件提供，用于扩展和集成到其他服务?定制使用的每个工件都是纯YAML，并且可以被验证和处理?
Kustomize简介Kubernetes原生配置管理工具,它自定义引入了一种无需模板的方式来定制应用程序配置，从而简化了对现成应用程序的使用。目前，在kubectl中内置了，通过apply-k即可使用。Kustomize遍历Kubernetes清单以添加、删除或更新配置选项，而无需分叉。它既可以作为独立的二进制文件使用，也可以作为kubectl的原生特性使用。Kustomize优势?完全声明式的配置定制方法?原生构建进kubectl中?管理任意数量的独特定制的Kubernetes配置☸作为独立的二进制文件提供，用于扩展和集成到其他服务?定制使用的每个工件都是纯YAML，并且可以被验证和处理?
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、日志监控、审计日志等的数据来源都是基于数据采集。
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。一、概述在企业大数据体系的建设过程中，数据的处理一般包含4个步骤：采集、存储、计算和使用。其中，数据采集，是建设过程中的首要的环节，也是至关重要的环节，如果没有采集就没有数据，更谈不上后续的数据处理与使用。所以，我们看到的企业中的运营报表、决策报表、日志监控、审计日志等的数据来源都是基于数据采集。
概述Agent功能介绍+整体结构+设计插件机制详解TraceSegmentSpan详解异步Trace详解如何正确地编写插件并防止内存泄漏扩展：如何基于Skywalking打造全链路压测总结与参考概述在APM和全链路监控领域，Skywalking是非常有名的项目，我司使用的就是该方案来进行应用性能监控和分布式链路跟踪。而我本人最近的工作和Skywalking也高度相关，因此，lz想以本文来作为这段时间，对关于Skywalking的知识点进行总结和分享，包括插件机制的原理，核心领域模型的分析，异步trace可能存在的问题，编写复杂插件时如何避免采坑，如何基于Skywalking打造全链路压测等等。
